作者：Eric Flaningam

编译：深潮TechFlow

这是一篇关于30 年科技公司回报、价值增长、经验教训及未来意义分析的文章。

下一家市值千亿美元的公司将与上一家有所不同。

这听起来像是显而易见的一句话，但我们却忍不住陷入模式匹配的泥潭。寻找下一个谷歌/Meta/亚马逊，或者 X 行业的 Uber，Y 行业的 Airbnb，或者 几乎任何行业 的 AI 代理。

好吧，为了不被每周的新潮流所裹挟，我们必须回顾过去。丘吉尔曾说过：“你回望得越远，你就能看得越远。”

所以我想对近代历史上成立的最大公司进行分析。不要被叙事所束缚，而是要关注数据告诉我们的东西，用莫布森（Mauboussin）的话来说，从外部视角来看待问题！

因果思维是一种与生俱来的叙事方式。它既能令人信服地预测未来，又能令人信服地解释过去。我们的大脑擅长创造浅显易懂的叙事来解释周围世界发生的事情。

第二种方法是采用统计思维，这通常被称为外部视角。与基于因果关系编织故事的方法不同，统计方法会着眼于过去类似案例的参考类别，并分析它们的结果。这些参考类别的结果被称为基准概率。

因此，我们将深入探讨：

1. 过去 30 年技术价值增长数据

2. 从价值增长中汲取的教训

3. 这些经验教训对今天的技术投资有何启示

TL;DR

1. 下一个千亿美元公司将与过去截然不同

2. 明确你的赛道：是全垒打、满贯打，还是像《空中大灌篮》一样瞄准外太空？

3. 软件就像鸡肉，80% 的味道都一样

4. “市场规模”可能是优秀投资者错失优秀公司的最大原因

5. 公司往往与其所依托的科技浪潮息息相关

6. 最后不得不提：永远不要低估幂律法则的力量！

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关于方法论：绝大多数技术价值都集中在最大的公司身上，因此我选取了自 1995 年以来成立的所有 Pitchbook 上标有 IT 价值 50 亿美元以上的公司。 （注意：这不包括亚马逊、Nvidia、微软和苹果。）我让 Claude 帮助对这些公司进行分类，因此我认为确切的数据在方向上非常准确，但在本质上并不准确。

让我们开始吧。

该数据集涵盖了 65 个类别，300 多家公司，创造了价值 13 万亿美元。以下是其中最成功的公司的亮点：

现在我不会再详细讨论幂律，但排名前七的公司占据了该数据集的近 50%。